Mews Data Factory - Mews Partners

Olivier Feingold

Managing Partner Innovation | ENSEM

Xavier Brucker

Partner (Paris) | Polytechnique MIT

« Tirer parti de l’expertise industrielle et Data de Mews Partners pour soutenir l’amélioration des processus opérationnels »

Olivier Feingold

ENSEM

Olivier a tout d’abord occupé des fonctions opérationnelles dans l’industrie (énergie, matériel électrique) en tant qu’ingénieur industrialisation, responsable qualité, chef de projet PLM, chef de projet développement produit. Il a ensuite rejoint Mews Partners en 2002 où il assure de nombreuses missions d’expertise relatives à la performance des processus de développement, à la mise en place d’organisation Data Driven et de management des systèmes d’information, dans le secteur de l’énergie, l’aéronautique, la construction navale, l’automobile, l’électronique et les équipements. Il dirige Mews Innovation.

Xavier Brucker

Polytechnique MIT

Diplômé de l’Ecole Polytechnique (X 1996), de Telecom ParisTech (2001) et du Massachusetts Institute of Technology (MIT 2002), Xavier conjugue plusieurs expériences internationales auprès d’industriels et de start-ups. Après un début de carrière en conseil en stratégie, il a dirigé un grand programme de défense chez Safran puis a été directeur de la division e-commerce et paiements de EquensWorldline. Xavier a ensuite passé plusieurs années en Californie, au cœur des start-ups de Los Angeles et de la Silicon Valley. A son retour en France, Xavier a intégré une start-up Fintech, qu’il a accompagnée dans sa croissance. Aujourd’hui, au sein de Mews Partners, il développe les offres liées à la data science et à l’intelligence artificielle, qui sont devenues un véritable enjeu stratégique pour l’industrie et les services. En outre, il anime la rubrique « Usine 4.0 : le passage à l’échelle », au sein des Blogs des Experts de l’Usine Nouvelle.

La Mews Data Factory est une approche pragmatique et modulaire qui met à profit l’expertise industrielle et Data de Mews Partners pour l’analyse et l’interprétation des données. Notre large connaissance des différents métiers et secteurs, de la R&D à la Supply Chain, et notre expertise en Lean Management nous permettent de renforcer le cadrage de l’analyse dès le lancement du projet. Mews Partners bénéficie également d’une forte compétence en analyse de données qui nous permet d’accompagner tout type de projet mettant en jeu un grand volume de données et d’outils.

50%

de nos consultants formés aux outils data analytics

19

spécialistes membres de notre core team Data Club

Pourquoi la « Mews Data Factory » ?

La Mews Data Factory permet de répondre à toutes problématiques liées à l’interprétation des données au sein d’une entreprise. Plusieurs niveaux d’analyse sont possibles et compatibles entre eux : diagnostiquer la qualité de la donnée et définir des actions correctives, construire des dashboards d’aide à la prise de décision basé sur des processus modélisés, interpréter les données et aller « au-delà » en utilisant la connaissance métiers, les modèles de classification et les modèles prédictifs.

Mews-Data-Factory_logo

Les points forts de la méthodologie Mews Partners

Pour vous accompagner dans l’analyse de la donnée, nos différentiateurs sont :

  • Une culture « hands-on »: une démarche collaborative avec les équipes opérationnelles clientes
  • Une méthodologie Agile avec des résultats concrets obtenus rapidement après chaque itération et la possibilité de réajuster les éléments rapidement
  • Une approche pragmatique et modulaire qui s’adapte à tout type de données, d’outils et de contexte
  • Des expertises sectorielles et métiers pour aider à interpréter et aller « au-delà » des données

3 axes pour faciliter les décisions business grâce à la donnée

Forts de nos expériences clients, nous avons défini une offre en 3 axes qui permet de répondre à tout type de problématique métier :

1

Diagnostic de la qualité de données

Analyser la qualité des données SI afin d’identifier les actions correctives à mener. Consolider et comparer plusieurs sources de données pour créer un data set adapté aux besoins métiers.

2

Consolidation de tableaux de bord

Créer des visualisations de données efficaces pour favoriser la prise de décision par le management ou pour accompagner les opérationnels dans leur travail quotidien.

3

Interprétation des données métiers

Aller “au de-là” de la donnée en apportant des connaissances métiers et data : segmenter ou appliquer des modèles de prédiction pour en tirer de la valeur métier, construire un prototype rapide pour modéliser et automatiser les conclusions de l’analyses, aider les métiers à faire le lien entre les résultats de l’analyse de données et leurs conclusions / conséquences.

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